Un interprète lors de négociations n'entend que les mots déjà prononcés, mais il devine quand même la phrase suivante. C'est ainsi que fonctionne la nouvelle méthode de prévision d'El Niño : elle ne regarde pas vers l'avenir, mais s'appuie uniquement sur le passé, comme un auditeur honnête.
El Niño – Oscillation australe (oscillation australe, ENSO) est la principale oscillation climatique interannuelle dans le Pacifique tropical. Elle provoque des sécheresses en Australie, des inondations au Pérou et modifie le temps qu'il fait dans le monde entier. La prévoir est difficile : dans une même série de températures se mélangent des bruits rapides, des cycles saisonniers et des tendances décennales lentes. Les méthodes de lissage habituelles, qui éliminent le superflu, utilisent subrepticement les valeurs futures de la série. Pour une prévision opérationnelle, cela est inacceptable, car l'avenir n'est pas encore arrivé.
La série filtrée a été introduite dans un ordinateur à réservoir, un réseau de neurones à connexions internes aléatoires où seule la sortie est entraînée. Le vecteur d'entrée était composé de neuf valeurs de la série avec un pas de retard de 4 mois. Les hyperparamètres du réseau, tels que la taille du réservoir de 244 et le rayon spectral de 0,712, ont été réglés sur la période d'entraînement 1986–1995. Sur un test indépendant allant de janvier 2001 à décembre 2015, la corrélation moyenne reste supérieure à 0,5 pendant 29 mois. Compte tenu du décalage de cinq mois, cela signifie un horizon de prédiction réel de 24 mois, soit deux ans.
Le modèle reproduit bien les grands pics d'ENSO de 2010–2014, mais sous-estime l'El Niño record de 2015–2016. Néanmoins, un simple ordinateur à réservoir avec un filtre bien choisi atteint un horizon comparable à celui de réseaux de neurones profonds plus complexes. Le principal accomplissement est que tout le pipeline, des données brutes à la prédiction, fonctionne strictement sans information future.
L'interprète qui ne regarde pas le texte de l'orateur devine quand même la phrase suivante grâce au contexte. Le nouveau filtre fait de même pour les données climatiques : il n'entend que le passé, mais parle de l'avenir sur deux ans. Cette approche est applicable non seulement à El Niño, mais aussi à toute série à évolution lente, des signaux financiers aux signaux biomédicaux.
L'indice Niño-3.4 habituel, utilisé pour déclarer El Niño, est lui-même lissé par une moyenne mobile sur cinq mois, ce qui signifie que le statut officiel du phénomène à chaque instant contient déjà des informations sur les mois à venir. Les auteurs ont même renoncé à cela pour que la prévision soit honnêtement opérationnelle.
Dans le roman de Kim Stanley Robinson « Les Quarante Signes de la pluie », des scientifiques tentent de prédire des changements climatiques brutaux, confrontés au chaos et à l'incomplétude des données. L'idée d'un filtre qui ne travaille qu'avec le passé fait écho au rêve d'une prévision qui ne dépend pas de la connaissance de l'avenir.